購物籃分析示例 – LuckyTemplates 高級分析

在本教程中，我將介紹可以使用 LuckyTemplates 執行的一些最高級的分析工作類型，即購物籃分析。這個理論概念在 LuckyTemplates 中有很多應用。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

我將在這裡介紹的是如何使用這種類型的分析來評估數據集中的交叉銷售機會。

我詳細介紹了您需要實施的DAX公式。我確實說過這是高級的，很難理解每個公式中的所有不同元素。

不過，我在這裡建議的是最初接觸它，然後隨著時間的推移回顧它，因為你對每個單獨的功能有了更多的了解。只有在不能立即理解它們如何組合在一起的情況下才會這樣。

目錄

• 數據模型內部
• 通過購物籃分析評估交叉銷售機會
• 工作公式
• 結論

數據模型內部

我們需要做的第一件事是調整我們的模型。我們必須專門為此類分析構建模型。真的沒有其他方法可以做到。

在此購物籃分析示例中，我們需要篩選特定產品。但隨後我們還會過濾另一種產品。例如，如果我們想查看產品 5 與其他產品相比被購買了多少次，我們將篩選/選擇產品 5。

所以這裡有兩個過濾器在運行：一個是針對我們選擇的產品的過濾器，另一個是針對所有其他產品的過濾器。我們評估特定產品是否與另一種產品一起購買，這就是我們必須創建此模型的原因。

我們有我們的產品表，我們有我們的過濾器產品表。在這裡，我們可以看到這種關係是“不活躍的”。

我們將處理從這兩個表中應用的一些不同的上下文。這就是我們如何在一個公式中管理這些過濾器或上下文，這將使我們能夠實現結果。

通過購物籃分析評估交叉銷售機會

現在讓我們看看結果實際上是做什麼的。

Product Selection 表允許我們選擇一個產品並查看該產品與其他產品一起購買了多少次。

但是，此處的“購買過的客戶”表與我們的“產品選擇表”無關。

此表僅顯示 2016 年有多少人購買了產品名稱表中顯示的產品，因為我們在 2016 年對此進行了過濾。

因此，對於產品 1，2016 年有 135 人購買了它，而 128 人購買了產品 15，依此類推。

Product Selection 切片器來自我們模型中的 Filter Products，它具有非活動關係。因此，從我們最初的選擇來看，這對購買的客戶列沒有任何影響 。

此Customers With Both Products表發生的變化是因為此公式評估產品（產品選擇切片器）並顯示它與其他產品一起購買的次數（產品名稱表）。

讓我們看看所有這些背後的公式，以便更好地理解結果。

工作公式

這個公式有一些複雜的 DAX 函數。我已盡可能有效地使用變量。

我已將整個表篩選器放入此變量中，並將其命名為Multi Purchase Evaluation。

我們正在使用CALCULATETABLE，這是一個表格過濾器。

因此，例如，我們使用產品 1，將過濾器放置在 Sales 表上。VALUES在這裡所做的是創建一個列表，其中包含購買了產品 1 的所有唯一人員或客戶。

ALL Products釋放或 刪除 Products 過濾器， 然後USERELATIONSHIP將 打開另一個具有非活動關係的過濾器。

它將遍歷每個客戶，看看該客戶是否也購買了我們在產品選擇切片器中選擇的產品。

VALUES函數保留為此特定結果購買產品 1 和產品 6 的客戶。

在此評價，購買的顧客...

只是對剩餘的客戶進行DISTINCTCOUNT 。

這可能是我在所有視頻教程中演示過的最困難的事情之一，但它確實有很多應用程序。

在過去，這樣做可能需要花費數万美元，但使用 LuckyTemplates，只要了解一些非常高級的 DAX 公式，就可以輕鬆搞定。

購物籃分析簡介 - 使用 DAX 的 LuckyTemplates 最佳實踐技巧
發現購買多個產品的客戶數量 w/LuckyTemplates
交叉銷售矩陣在 LuckyTemplates - 高級分析 w/DAX

結論

想一想這種洞察力有多麼寶貴……

能夠幾乎實時地進行評估……您可能會問自己類似這樣的問題，“那麼，我是否應該藉此機會根據客戶之前購買的產品進行追加銷售？基於我們正在實施的交叉銷售分析或購物籃分析，我們是否可以開展任何促銷活動，使我們能夠在未來增加收入或利潤？

我希望你能看到並意識到這些洞察力的巨大力量。

學習如何實施這種分析確實可以為您自己、您的團隊和您的組織創造很多價值。一定要去做並深入學習教程，看看您是否可以在自己的模型和報告中實現它。

祝你好運！